GUIA DEFINITIVO PARA A TOMADA DE DECISÃO BASEADA EM DADOS

INTRODUÇÃO

Na era digital em que vivemos, a quantidade exponencial de dados disponíveis é uma fonte inestimável de insights e oportunidades. No entanto, a mera coleta de dados não é suficiente; é crucial transformar essas informações em conhecimento acionável. Nesse cenário, a tomada de decisão baseada em dados surge como um pilar para as organizações que buscam destaque no atual mercado, marcado por grande competitividade e no qual os mínimos detalhes fazem a diferença.

Este artigo busca ser o guia definitivo para aqueles que buscam aprimorar suas habilidades na tomada de decisão orientada por dados. Prepare-se para desvendar os mistérios por trás da análise de dados e aprender a transformar números em decisões informadas que impulsionam o sucesso das organizações.

1 - DADOS, INFORMAÇÃO E CONHECIMENTO

DADOS

Dados são os elementos brutos e não processados que representam fatos, números, letras ou símbolos. Eles são a matéria-prima da informação. Por si só, os dados não têm significado ou contexto definido. Por exemplo, números de temperatura, nomes de pessoas ou códigos são todos dados.

INFORMAÇÃO

A informação é construída quando os dados são organizados, estruturados e inseridos em um contexto. É o resultado do processamento dos dados para criar significado. Ao associar dados a conceitos e relações, transformamos esses elementos em informação. Por exemplo, a temperatura de 25 graus Celsius em um determinado local e momento é uma informação valiosa, pois fornece contexto e relevância.

CONHECIMENTO

O conhecimento transcende a informação, envolvendo a compreensão e a aplicação do que foi aprendido. Ele surge quando a informação é entendida e conectada a experiências, permitindo a interpretação e a tomada de decisões informadas. Por exemplo, saber que uma temperatura de 25 graus Celsius é ideal para o cultivo de certas plantas demonstra um nível de conhecimento sobre agricultura.

2 - POR QUE SE BASEAR EM DADOS PARA TOMAR DECISÕES?

DECISÃO BASEADA EM FATOS

As decisões, antes baseadas somente em achismos, passam a ter fundamentos e explicações através do uso dos dados, que trazem consigo fatos e evidências.

OTIMIZAÇÃO DE RECURSOS

A análise eficaz de dados identifica oportunidades de melhoria, otimizando recursos e reduzindo custos operacionais.

AGILIDADE

A utilização dos dados permite decisões ágeis, ponto crucial para a adaptação em um mundo dinâmico.

DETECÇÃO DE TENDÊNCIAS E PADRÕES

Analisar dados permite identificar tendências e padrões, colaborando com a adaptação proativa e estratégica.

REDUÇÃO DE RISCOS

A análise de dados históricos e em tempo real permite a previsão de riscos operacionais e detecção de atividades fraudulentas.

DIFERENCIAL COMPETITIVO

No cenário moderno, onde a concorrência é acirrada e a velocidade das mudanças é constante, o uso estratégico de dados surge como um diferencial competitivo. Empresas que baseiam suas decisões em dados têm uma vantagem significativa sobre a concorrência. A análise de dados fornece informações acionáveis, permitindo que as organizações tomem decisões mais informadas, precisas e alinhadas com as demandas do mercado. Além disso, essas empresas são mais propensas à inovação e desenvolvimento de produtos e serviços que se destacam.

3 - O PASSO A PASSO DO PROCESSO DE ANÁLISE DOS DADOS

I - DEFINIÇÃO DOS OBJETIVOS

É importante deixar claro os objetivos específicos da análise, identificando as metas que a organização busca alcançar com os insights extraídos dos dados.

II - IDENTIFICAÇÃO DAS FONTES E COLETA DOS DADOS

Reúna dados relevantes das fontes disponíveis, garantindo que sejam representativos e abrangentes para suportar as análises planejadas.

III - TRATAMENTO DOS DADOS

Limpe e organize os dados para garantir qualidade e consistência. Lide com valores ausentes e padronize formatos, preparando os dados para análise.

IV - ANÁLISES

Utilize métodos analíticos adequados para explorar padrões, tendências e relações nos dados. Aplicar técnicas estatísticas e algoritmos pode revelar insights valiosos.

V - COMPARTILHAMENTO DOS RESULTADOS

Comunique os insights de forma clara e acessível para as partes interessadas, promovendo a compreensão e o engajamento. Relatórios visuais podem ser úteis nesse processo.

VI - TOMADA DE DECISÃO INFORMADA

Utilize os insights obtidos para fundamentar decisões estratégicas. A aplicação direta dos resultados contribui para a melhoria contínua e a obtenção de vantagem competitiva.

VII - AVALIAÇÃO DO APRENDIZADO

Após a implementação das decisões, avalie os resultados. Analise o impacto das ações tomadas, identificando oportunidades de aprendizado e refinamento contínuo do processo.

4 - PRINCIPAIS TIPOS DE ANÁLISE DE DADOS

ANÁLISE DESCRITIVA - (O QUE ACONTECEU?)

• Descreve eventos passados com base em dados históricos.
• Fornece uma visão clara e resumida dos padrões e tendências observados.
• Exemplos: Relatórios estatísticos, gráficos de barras, tabelas de resumo.

ANÁLISE DIAGNÓSTICA - (POR QUE ACONTECEU?)

• Investiga as causas dos eventos identificados pela análise descritiva.
• Compreende os fatores que contribuíram para determinados resultados.
• Exemplo: Análise de regressão.

ANÁLISE PREDITIVA - (O QUE É PROVÁVEL DE ACONTECER?)

• Utiliza modelos estatísticos e algoritmos de aprendizado de máquina para prever eventos futuros com base em dados históricos.
• Aplica-se a análises de tendências e padrões para fazer previsões.
• Exemplos: Modelos de previsão, regressão linear, machine learning.

ANÁLISE PRESCRITIVA - (QUAL DECISÃO TOMAR?)

• Vai além das previsões e recomenda ações específicas de otimização.
• Utiliza algoritmos avançados e inteligência artificial para sugerir ações.
• Exemplos: Sistemas de suporte à decisão, otimização de processos.

5 - PRINCIPAIS FERRAMENTAS UTILIZADAS NA ANÁLISE DE DADOS

EXCEL

• Amplamente utilizado para análise e manipulação de dados.
• Oferece recursos para gráficos, tabelas dinâmicas e fórmulas.

SQL

• Linguagem de consulta estruturada.
• Utilizada na extração e manipulação de dados em bancos de dados relacionais.

POWER BI

• Plataforma de análise de dados e negócios da Microsoft.
• Integra dados de diversas fontes.
• Permite a criação de visualizações interativas.

PYTHON

• Linguagem de programação.
• Possui bibliotecas populares para análise, visualização e manipulação de dados. (Pandas, Numpy, Matplotlib e Seaborn)
• Amplamente utilizado na ciência de dados.

CONCLUSÃO

À medida que concluímos nossa exploração pelo universo da tomada de decisão baseada em dados, torna-se evidente que esta prática transcende o simples manuseio de informações. Ela representa uma revolução na maneira como as organizações percebem, interpretam e utilizam dados para moldar seus destinos.